DBMS > InfinityDB vs. Riak KV vs. Sphinx vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften InfinityDB vs. Riak KV vs. Sphinx vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Suchmaschine

Relational DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,08
Rang	#365	Overall
	#55	Key-Value Stores

Punkte	4,01
Rang	#79	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	5,95
Rang	#55	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Website

boilerbay.com

sphinxsearch.com

splicemachine.com

Technische Dokumentation

boilerbay.com/infinitydb/manual

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

sphinxsearch.com/docs

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Boiler Bay Inc.

OpenSource, formerly Basho Technologies

Sphinx Technologies Inc.

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2002

2009

2001

2014

Aktuelle Version

4.0

3.2.0, Dezember 2022

3.5.1, Februar 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

Erlang

C++

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

eingeschränkt

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

HTTP API
Native Erlang Interface

Proprietäres Protokoll

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

nein

Java

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

yes, using Riak Security

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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